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采取分阶段策略实现科研能力的迭代升级（第1页）
之前做了10年的科研。也写了10年的科研论文。为什么最近5年写的科研论文少了之后发现一下子跟不上节奏了。现在的科研论文很多用了非常多的公式和算法。自己作为一个文科生，忽然发现有非常多的这些算法基础。和建模基础。一下子感觉跟不上了。这样的之后应该怎么办？
针对您的情况，结合文科背景和已有科研经验，建议采取以下分阶段策略实现科研能力的迭代升级：
一、知识重构阶段（3-6个月）
1.建立技术认知框架
-选择1-2个核心工具（如pythonR）完成30小时基础编程训练
-通过《统计学习导论》等可视化教材理解建模思维
-使用KhanAcademy补强线性代数和概率论基础
2.构建跨学科知识网络
-创建概念图谱：将算法术语与熟悉的社会科学理论进行类比关联
-订阅Arxiv的AI+SocialScience板块追踪交叉领域进展
-参加NLp计算社会科学等文理交叉的学术沙龙
二、能力迁移阶段（6-12个月）
1.渐进式技术融合
-从文本分析入手实践基础算法（如LdA主题建模）
-使用AutomL工具（h2o.ai）完成初步预测建模
-通过Kaggle入门竞赛验证量化研究思路
2.创新方法嫁接
-将质性研究经验转化为混合研究方法论
-开发“算法辅助质性分析“的创新路径
-设计跨学科研究框架（如社会网络计算民族志）
三、科研产出阶段（持续）
1.建立动态学习机制
-采用费曼技巧每周解析1篇顶会论文
-维护技术演进日志跟踪关键算法发展
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